1.一种动态3D点云压缩快速CU划分方法，其特征在于，包括：在动态3D点云压缩帧内压缩编码配置中，判断当前动态3D点云压缩编码帧是否为P帧；

若是，则顺序提取需要压缩编码的目标编码CU，获取所述目标编码CU的预测失真并进行变换；

获取所述目标编码CU的宽度和高度；

若所述目标编码CU的宽度和高度为64，则根据所述目标编码CU的预测失真的变换值，判断所述目标编码CU是否满足第一预设条件；若是，则停止对所述目标编码CU进行进一步划分；

若所述目标编码CU的宽度和高度为32，则根据所述目标编码CU的预测失真的变换值，判断所述目标编码CU是否满足第二预设条件；若是，则停止对所述目标编码CU进行进一步划分；

若所述目标编码CU的宽度和高度为16，则根据所述目标编码CU的预测失真的变换值，判断所述目标编码CU是否满足第三预设条件；若是，则停止对所述目标编码CU进行进一步划分。

2.根据权利要求1所述的动态3D点云压缩快速CU划分方法，其特征在于，采用下述公式对所述目标编码CU的预测失真进行变换；

其中，w和h分别为所述目标编码CU的宽度和高度，i和j分别为所述目标编码CU的像素点横坐标和纵坐标，Oriw×h(i,j)为所述目标编码CU的原始亮度值，Prew×h(i,j)为所述目标编码CU经过帧内帧间预测模式计算后得到的预测亮度值，QP为当前压缩编码P帧的量化参数，Errw×h(i,j)为所述目标编码CU的预测失真，Traw×h(i,j)为所述目标编码CU的预测失真的变换值。

3.根据权利要求2所述的动态3D点云压缩快速CU划分方法，其特征在于，所述第一预设条件的表达式为：且 且 且

其中，Th64、Th32、Th16和Th8为自适应调节阈值， 为所述目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后的方差值， 为所述目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后进行4均等划分后的4个子 的最大方差值，

为所述目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后进行16均等划分后的16个子 的最大方差值， 为所述目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后进行64均等划分后的64个子 的最大方差值。

4.根据权利要求2所述的动态3D点云压缩快速CU划分方法，其特征在于，所述第二预设条件的表达式为：且 且

其中，Th32、Th16和Th8为自适应调节阈值， 为所述目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后的方差值， 为所述目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后进行4均等划分后的4个子 的最大方差值， 为所述

目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后进行16均等划分后的16个子 的最大方差值。

5.根据权利要求2所述的动态3D点云压缩快速CU划分方法，其特征在于，所述第三预设条件的表达式为：且

其中，Th16和Th8为自适应调节阈值， 为所述目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后的方差值， 为所述目标编码CU变换得到Traw×h(i,j)后进行4均等划分后的4个子 的最大方差值。

6.根据权利要求1所述的动态3D点云压缩快速CU划分方法，其特征在于，所述判断所述当前动态3D点云压缩编码帧是否为P帧的过程之后，还包括：若否，则停止对所述编码帧进行CU快速划分。

7.根据权利要求1所述的动态3D点云压缩快速CU划分方法，其特征在于，所述判断所述目标编码CU是否满足第一预设条件的过程之后，还包括：若否，则对所述目标编码CU进行进一步划分；

所述判断所述目标编码CU是否满足第二预设条件之后，还包括：若否，则对所述目标编码CU进行进一步划分；

所述判断所述目标编码CU是否满足第三预设条件的过程之后，还包括：若否，则对所述目标编码CU进行进一步划分。

8.一种动态3D点云压缩快速CU划分设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的动态

3D点云压缩快速CU划分方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的动态3D点云压缩快速CU划分方法。